package LeetCode;

import java.util.PriorityQueue;

/**
 * 设计一个找到数据流中第 k 大元素的类（class）。注意是排序后的第 k 大元素，不是第 k 个不同的元素。*
 * 请实现 KthLargest 类：*
 * KthLargest(int k, int[] nums) 使用整数 k 和整数流 nums 初始化对象。
 * int add(int val) 将 val 插入数据流 nums 后，返回当前数据流中第 k 大的元素。
 *  *
 * 示例：*
 * 输入：
 * ["KthLargest", "add", "add", "add", "add", "add"]
 * [[3, [4, 5, 8, 2]], [3], [5], [10], [9], [4]]
 * 输出：
 * [null, 4, 5, 5, 8, 8]*
 * 解释：
 * KthLargest kthLargest = new KthLargest(3, [4, 5, 8, 2]);
 * kthLargest.add(3);   // return 4
 * kthLargest.add(5);   // return 5
 * kthLargest.add(10);  // return 5
 * kthLargest.add(9);   // return 8
 * kthLargest.add(4);   // return 8
 *  *
 * 提示：
 * 1 <= k <= 104
 * 0 <= nums.length <= 104
 * -104 <= nums[i] <= 104
 * -104 <= val <= 104
 * 最多调用 add 方法 104 次
 * 题目数据保证，在查找第 k 大元素时，数组中至少有 k 个元素
 */

// 网友答案 需自己看懂
public class _703数据流中的第K大元素 {
    public static void main(String[] args) {

    }
    private class KthLargest {
        PriorityQueue<Integer> pq;
        int k;
        public KthLargest(int k, int[] nums) {
            this.k = k;
            pq = new PriorityQueue<Integer>();
            for (int x : nums) {
                add(x);
            }
        }

        public int add(int val) {
            pq.offer(val);
            if (pq.size() > k) {     // 维持 队列的大小与kk值相等
                pq.poll();    //弹出元素
            }
            return pq.peek();
        }
    }
}

